粉体粉末冶金協会2021年度秋季大会（第128回講演大会）

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一般研究発表

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一般研究発表：磁気特性

座長:和氣 剛(京都大学)、道岡 千城(京都大学)

[8-38A] 畳み込みニューラルネットワークによるSmFeN合金の窒素量酸素量予測モデル

〇細川 裕之1、下島 康嗣1、柏谷 裕美1 (1.国立研究開発法人　産業技術総合研究所)

キーワード：機械学習 、畳み込みニューラルネットワーク、SmFeN、窒素量、酸素量

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